« Algorithme EM » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
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L'algorithme espérance-maximisation (en anglais expectation-maximization algorithm, souvent abrégé EM), proposé par Dempster et al. (1977)1, est un algorithme itératif qui permet de trouver les paramètres du maximum de vraisemblance d'un modèle probabiliste lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables. De nombreuses variantes ont par la suite été proposées, formant une classe entière d'algorithmes.<br><br />
L'algorithme espérance-maximisation ( ''expectation-maximization algorithm'', souvent abrégé EM), proposé par Dempster et al. (1977), est un algorithme itératif qui permet de trouver les paramètres du maximum de vraisemblance d'un modèle probabiliste lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables. De nombreuses variantes ont par la suite été proposées, formant une classe entière d'algorithmes.<br><br />
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'''algorithme EM '''
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'''EM algorithm '''
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'''Expectation–Maximization algorithm'''
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_esp%C3%A9rance-maximisation Source Wikipedia ]
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[https://datafranca.org/lexique/algorithme-em/       ''Publié : datafranca.org'' ]
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Version du 22 mai 2019 à 19:09

Domaine

Claude


Définition

L'algorithme espérance-maximisation ( expectation-maximization algorithm, souvent abrégé EM), proposé par Dempster et al. (1977), est un algorithme itératif qui permet de trouver les paramètres du maximum de vraisemblance d'un modèle probabiliste lorsque ce dernier dépend de variables latentes non observables. De nombreuses variantes ont par la suite été proposées, formant une classe entière d'algorithmes.

EM algorithm.gif


Français

algorithme EM

algorithme espérance-maximisation



Anglais

EM algorithm

Expectation–Maximization algorithm




Source Wikipedia

Publié : datafranca.org